注意力卷积GRU自编码器及其在工业过程监控的应用

注意力卷积GRU自编码器及其在工业过程监控的应用

刘兴,余建波

Attention convolutional GRU-based autoencoder and its application in industrial process monitoring

Xing LIU,Jian-bo YU

表 5 CGRUA-AE与深度学习检测方法的TEP故障FDR/DR

Tab.5 FDR/DR of CGURA-AE and deep learning detection methods on TEP

方法	故障类型				平均值
方法	阶跃	随机变量	未知	其他	平均值
CNN	0.02/0.86	0.03/0.79	0.02/0.68	0.03/0.80	0.025/0.785
LSTM	0.02/0.94	0.03/0.79	0.02/0.67	0.02/0.80	0.019/0.809
SDAE (T²)	0.02/0.66	0.04/0.60	0.03/0.45	0.04/0.74	0.028/0.602
SDAE(SPE)	0.03/0.88	0.05/0.87	0.09/0.73	0.07/0.85	0.061/0.832
DBN (T²)	0.01/0.87	0.01/0.79	0.02/0.55	0.02/0.81	0.014/0.75
DBN(SPE)	0.01/0.98	0.01/0.82	0.01/0.78	0.01/0.79	0.011/0.856
CGRUA-AE (T²)	0.02/1	0.03/0.89	0.02/0.77	0.02/0.82	0.023/0.879
CGRUA-AE(SPE)	0.02/0.99	0.03/0.88	0.02/0.86	0.01/0.81	0.02/0.903